neo4j

Neo4j学习2：概念、数据展示、CQL使用概念节点：关系、属性的数据节点、关系都含有各自的属性关系连接节点属性是键值对节点用圆圈表示、关系用方向连接节点

Neo4j学习4：数据导入官方文档： https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/clauses/load-csv/ 支持云导入、以及固定位置文件目录的离线导入

Neo4j学习3：Java连接图库并执行CQL依赖（图数据库本身）： https://mvnrepository.com/artifact/org.neo4j/neo4j 依赖（连接图数据库的工具，类似JDBC）： https://mvnrepository.com/artifact/org.neo4j.driver/neo4j-java-driver 官方使用文档： https://neo4j.com/docs/java-manual/current/install/ 作用：官方自己写的一套图数据库连接查询Java工具

Neo4j学习1：概述、安装作用：基于图数据模型，将数据表示为节点（Nodes）、关系（Relationships）和属性（Properties）官网： https://neo4j.com/ 官方安装指导手册： https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/installation/

混合知识库搭建：本地Docker部署Neo4j图数据库与Milvus向量库在多代理混合RAG系统中，知识库是“知识储备核心”，直接决定了代理检索的精准度与响应质量。上一篇我们解析了5个子代理的执行逻辑，而这些代理能高效完成知识检索任务，背后依赖“Neo4j图知识库+Milvus向量库”的混合支撑——图知识库擅长挖掘实体关系，向量库精准匹配语义细节，二者互补形成全场景知识覆盖。

码云数智-大飞

基于语义内核（Semantic Kernel）与 Neo4j 构建轻量级知识问答系统引言随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，结合结构化知识库构建智能问答系统成为当前 AI 应用的重要方向。本文将介绍如何利用 Microsoft Semantic Kernel（SK）与 Neo4j 图数据库快速搭建一个轻量级、可解释、且具备上下文感知能力的问答系统。

Neo4j的安装与配置https://neo4j.com/download-center/#communityWindows用户： → 点击 Windows 标签 → 选择 ZIP archive (recommended) → 文件名示例：neo4j-community-5.20.0-windows.zip

知识图谱neo4j项目构建代制做python可视化问答系统推荐实体抽取以下是一个基于Neo4j知识图谱的Python可视化问答系统构建方案，涵盖实体抽取、知识图谱构建、问答系统实现及可视化交互，并提供完整代码示例：

麦麦大数据

F076 中医中药知识智能问答与图谱构建研究系统 Vue+Flask+Neo4j文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F076<<待上传>>

攻城狮凌霄

PHP接单涨薪系列（七十一）：如何用Neo4j构建借贷关系图谱？解析资金流水时空矩阵揪出“砍头息“和“循环贷“当你面对数千笔错综复杂的借贷流水时，是否曾疑惑如何精准识别那些精心设计的"砍头息"和"循环贷"陷阱？作为开发者，我们能否用技术撕开欺诈者的伪装，让AI成为司法公正的守卫者？

速易达网络

Flask实现Neo4j知识图谱Web应用创建一个完整的Flask Web应用，用于管理和可视化Neo4j知识图谱。textconfig.pypython

KG_LLM图谱增强大模型

[290页电子书]打造企业级知识图谱的实战手册，Neo4j 首席科学家力作！从图数据库基础到图原生机器学习本文介绍了知识图谱的构建原理与实践方法，涵盖从数据导入、图数据库操作到机器学习增强的完整流程。通过实际案例展示如何将知识图谱应用于元数据管理、身份识别、模式检测、依赖分析和语义搜索等场景，为企业构建智能化数据基础设施提供系统性指导。

Neo4j Python SDK手册pip3 install neo4jDriver创建了一个数据库的访问信息, 但是并不是实际建立连接, 只有当地一个查询发起时才会建立连接, Driver对象是不可变的、线程安全的，但创建起来开销很大

图数据库neo4j自建及使用启动后： Web 界面：http://服务器IP:7474 Bolt 连接：bolt://服务器IP:7687

阿也在北京

基于Neo4j和TuGraph的知识图谱与问答系统搭建——胡歌的导演演员人际圈一、数据获取本文使用“胡歌 - 电影 - 豆瓣搜索1.xlsx”数据集，该数据集是从豆瓣电影网站上爬取获得，一共112条数据代表胡歌参演的112部电影，有电影名称、上映时间、豆瓣评分、详细信息和电影简介5个字段，其中详细信息字段包括电影的导演、编剧、主演等信息。本文将在该数据集上搭建知识图谱与问答系统，可以实现对胡歌参演电影和胡歌搭档演员等问题的查询。

【保姆级教程】从零入手：Python + Neo4j 构建你的第一个知识图谱摘要：大数据时代，数据之间的关系往往比数据本身更有价值。传统的 SQL 数据库在处理复杂关系（如社交网络、推荐系统、风控分析）时显得力不从心，而知识图谱和图数据库 Neo4j 正是为此而生。本文将带你从 0 基础出发，理解知识图谱核心概念，安装 Neo4j 环境，并手把手教你用 Python 代码构建一个生动的人物关系图谱。拒绝枯燥理论，全是实战干货！

weixin_46244623

使用 LangChain + Ollama + Neo4j 构建中文知识图谱完整教程（含 Docker 部署）在本教程中，我们将从零开始，使用 Ollama 本地大模型（Qwen2.5:7B） + LangChain + Neo4j 图数据库，构建一个完整的中文知识图谱系统。整个流程包括：

抠头专注python环境配置

解决“No module named ‘tensorflow‘”报错：从导入失败到环境配置成功目录从简单错误到复杂真相情景一：全新环境的基本缺失情景二：Python版本不兼容的隐性问题情景三：CPU与GPU版本的安装混淆

我叫张土豆

2026最强实战：用《三国演义》把 KAG（知识增强生成）跑通：LLM抽取知识图谱→Neo4j入库→召回评测→图谱问答闭环（附完整测试代码）Git 仓库： langchain4j-spring-agent/langchain4j-spring-ai/langchain4j-spring-ai-seg-flow

【Mac 实战】简单知识图谱搭建步骤详解（Neo4j + py2neo）目录一、Neo4j图数据库1、neo4j 安装 - mac brew版2、neo4j 快速入门3、neo4j 基本操作